まとめ

完了

このモジュールでは、機械学習について探索し、Azure Machine Learning の自動機械学習機能を使用して予測モデルをトレーニングおよびデプロイする方法を学習しました。

クリーンアップ

作成した Web サービスは "Azure コンテナー インスタンス" にホストされます。 それ以上実験する予定がない場合は、不要な Azure の使用が発生するのを避けるために、エンドポイントを削除する必要があります。 また、必要になるまで、トレーニング クラスターとコンピューティング インスタンス リソースを停止する必要があります。

  1. Azure Machine Learning Studio[エンドポイント] タブで、predict-rentals エンドポイントを選択します。 次に、[削除] (🗑) を選択し、エンドポイントを削除することを確認します。
  2. [コンピューティング] ページの [Compute Instances](コンピューティング インスタンス) タブで、コンピューティング インスタンスを選択し、[停止] を選択します。

注意

コンピューティングを停止すると、サブスクリプションがコンピューティング リソースに対して課金されなくなります。 ただし、サブスクリプションに Azure Machine Learning ワークスペースが存在する限り、データ ストレージに対して少額が課金されます。 Azure Machine Learning の探索を完了したら、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連付けられたリソースを削除できます。 ただし、このシリーズの他のいずれかのラボを完了する予定がある場合は、作成し直す必要があります。

ワークスペースを削除するには:

  1. Azure portal[リソース グループ] ページで、Azure Machine Learning ワークスペースの作成時に指定したリソース グループを開きます。
  2. [リソース グループの削除] をクリックし、リソース グループ名を入力して削除することを確認し、[削除] を選択します。